Sucesso Acadêmico - programas de tutoria e machine learning usados para gerar desenvolvimento pessoal e profissional em estudantes universitários

Aug 4, 2026

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A resenha acadêmica e crítica analisa um artigo científico de 2024 que avalia a eficácia da tutoria escolar por meio de machine learning, publicado no periódico Technological Forecasting & Social Change. O texto sintetiza conceitos centrais de Inteligência Artificial e Machine Learning aplicados à análise de políticas públicas e a programas de tutoria voltados a estudantes universitários. A investigação quantitativa sustenta que supervisão, apoio e orientação reduzem a evasão e o fracasso acadêmico, enquanto a aprendizagem de máquina otimiza desempenho e contribui para capacitação em tecnologias emergentes.

IdiomaPortuguese

CategoriaPesquisa e Relatórios

FormatoPDF

Páginas6

Tempo de leitura9 min

AcessoDownload gratuito

Índice

Resenha e objetivo do trabalho

Conceitos centrais (IA e Machine Learning) e políticas de tutoria

Premissa e evidências sobre supervisão e desempenho

Contribuições para graduação e pós-graduação

Academic Success: tutoring and machine learning programs used to generate personal and professional development in university students Sucesso Acadêmico: programas de tutoria e machine learning usados para gerar desenvolvimento pessoal e profissional em estudantes universitários Article Info: Article history: Received 2025-02-01/ Accepted 2025-02-15 / Available online 2025-02-24 doi: 10.18540/jcecvl11iss1pp21443 Luísa Raeder Ribeiro ORCID: [https://orcid.org/0009-0007-6900-0702](https://orcid.org/0009-0007-6900-0702) Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (DCAd.UFRRJ), Brasil Programa de Extensão DEGECAR (UFRRJ), Brasil E-mail: [luisarraeder@gmail.com](luisarraeder@gmail.com) Marco Aurélio Calandino Faria Junior ORCID: [https://orcid.org/0009-0005-4919-9369](https://orcid.org/0009-0005-4919-9369) Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (DCAd.UFRRJ), Brasil Programa de Extensão DEGECAR (UFRRJ), Brasil [E-mail: ](E-mail: mcalandino@gmail.com)[mcalandino@gmail.com](E-mail: mcalandino@gmail.com) Marcello Vinicius Doria Calvosa ORCID: [https://orcid.org/0000-0003-2724-9431](https://orcid.org/0000-0003-2724-9431) Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (DCAd.UFRRJ), Brasil Grupo de Pesquisas GeCaPEP (CNPq), Brasil Programa de Extensão DEGECAR (UFRRJ), Brasil [E-mail: ](E-mail: mcalvosa@gmail.com)[mcalvosa@gmail.com](E-mail: mcalvosa@gmail.com) Abstract The objective of this work was to prepare an academic and critical review based on the scientific article: Effectiveness of Tutoring at School: a machine learning evaluation, published in 2024, in English, in the scientific journal Technological Forecasting & Social Change. The article addresses central concepts, such as Artificial Intelligence and Machine Learning, in analyses of public policies and tutoring programs aimed at university students. As a main premise, the original work, through extensive quantitative research, demonstrates how supervision, support and guidance of students can reduce the chances of dropping out of studies and academic failure. Machine Learning, from the perspective of an analytical tool and methodological innovation, can, according to the article, influence and optimize student performance. The review contributes to undergraduate and graduate students seeking training in emerging technologies, developing skills in research topics and motivating the generation of skills in a scenario of high competitiveness and rapid technological evolution, so that they can achieve and sustain academic and professional success. Keywords: Artificial Inteligence. Tutoring Program. Machine Learning. Resumo O objetivo desse trabalho foi elaborar uma resenha acadêmica e crítica a partir do artigo científico: Effectiveness of Tutoring at School: a machine learning evaluation, publicado no ano de 2024, emlíngua inglesa, no periódico científico Technological Forecasting & Social Change. O artigo aborda conceitos centrais, tais como: Inteligência Artificial e Machine Learning, em análises de políticaspúblicas e programas de tutoria direcionados a estudantes universitários. Como premissa principal, a obra original, por meio de uma ampla pesquisa quantitativa, demonstra como a supervisão, o acolhimento e a orientação de estudantes podem reduzir as chances de abandono dos estudos efracasso acadêmico. A Machine Learning, pelas óticas de ferramenta analítica e de inovaçãometodológica, poderão, segundo o artigo, influenciar e otimizar o desempenho dos estudantes. Aresenha contribui para que estudantes de graduação e de pós-graduação possam buscar capacitaçãoem tecnologias emergentes, desenvolver competências nos temas da pesquisa e motivar a geraçãohabilidades em um cenário de alta competitividade e rápida evolução tecnológica, para que alcancem e sustentem o sucesso acadêmico e profissional. Palavras-chave: Inteligência Artificial. Programa de Tutoria. Machine Learning. RESENHA DA OBRA: Ballestar, M., Mir, M., Pedrera,

Perguntas frequentes

Qual é o objetivo da resenha acadêmica apresentada no texto?

Elaborar uma resenha acadêmica e crítica a partir de um artigo científico de 2024 sobre tutoria escolar avaliada por machine learning, destacando conceitos, evidências e contribuição para estudantes.

Como o machine learning é relacionado à avaliação de programas de tutoria?

O texto descreve o machine learning como ferramenta analítica e inovação metodológica que, no artigo original, influencia e otimiza o desempenho estudantil ao analisar dados de políticas e programas.

Quais benefícios educacionais são associados à supervisão, apoio e orientação?

A premissa central indica que a supervisão, o acolhimento e a orientação reduzem as chances de abandono dos estudos e de fracasso acadêmico, promovendo sucesso acadêmico e profissional.

Aug 4, 2026

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